Detecção adaptativa de anomalias em redes de computadores utilizando técnicas não supervisionadas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Galhardi, Vinícius Vassoler [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/148746
Resumo: Ataques às redes de computadores têm sido cada vez mais constantes e possuem grande capacidade destrutiva. Os sistemas de detecção de intrusão possuem um importante papel na detecção destas ameaças. Dentre estes sistemas, a detecção de anomalias tem sido uma área amplamente explorada devido à possibilidade de detectar ataques até então desconhecidos. Devido à complexidade para a geração de modelos que sejam capazes de descrever o comportamento padrão de um ambiente, técnicas de aprendizagem automática vêm sendo amplamente exploradas. Este trabalho aborda a detecção de ataques a redes de computadores utilizando uma combinação de técnicas de agrupamento. Desse modo, espera-se obter um sistema adaptativo, capaz de encontrar anomalias presentes na rede sem a necessidade de uma etapa de treinamento com dados rotulados. Dado que a taxa de falsos negativos é um dos maiores problemas encontrados na utilização de algoritmos não supervisionados, pretende-se alcançar uma melhora neste quesito através do uso combinado de diferentes técnicas.